Analítica Predictiva
Analítica predictiva i models de dades
Desenvolupem models que transformen les dades de l'organització en previsions aplicables a la gestió: volum de demanda, preus de referència, comportament de clients i concentració del risc. Cada model s'entrena amb informació pròpia i es valida abans de la seva incorporació als processos de decisió.
Àmbits d'aplicació
Models que anticipen volum per producte, canal i període, incorporant estacionalitat, promocions, efectes de calendari i les variables externes rellevants en cada sector.
Ajust de preus en funció de la demanda, la competència, l'inventari i l'elasticitat estimada, amb les regles de negoci i els límits que l'organització determini.
Models de probabilitat d'impagament, frau o incompliment, amb l'explicabilitat i la traçabilitat que requereix el seu ús davant clients, òrgans interns i supervisors.
Predicció d'abandonament, propensió a la compra i valor esperat del client, aplicada a orientar l'esforç comercial cap a les oportunitats de més conversió.
Sistemes de vigilància de les mètriques rellevants que informen de les desviacions en el moment en què es produeixen, sense dependre de la revisió manual d'informes.
Entreguem les previsions en quadres de comandament de lectura directa, integrats en les eines de reporting que l'organització ja utilitza.
Models validats i explicables
El valor d'un model predictiu resideix en la confiança amb què els seus resultats poden incorporar-se a la gestió. Els nostres desenvolupaments es validen sobre dades independents de l'entrenament, identifiquen les variables que determinen cada predicció i s'entreguen amb la documentació tècnica que acredita el seu comportament. És el nivell d'exigència que permet fonamentar decisions sobre els seus resultats.
Validació sobre dades independents
El rendiment de cada model s'acredita sobre períodes històrics aliens a l'entrenament, amb les mètriques obtingudes documentades i revisades conjuntament.
Explicabilitat dels resultats
Cada predicció identifica les variables determinants i la seva contribució, cosa que permet la seva revisió tècnica i la seva justificació davant tercers.
Aportació quantificada
El model es contrasta amb el procediment vigent a l'organització, de manera que la seva aportació quedi quantificada des de l'inici del projecte.
Sectors d'especialització
La solidesa d'un model predictiu es basa en el coneixement de l'àmbit en què s'aplica. Concentrem la nostra activitat en sectors en què comptem amb experiència acreditada, cosa que permet identificar les variables determinants i les particularitats regulatòries de cada entorn des de l'inici del projecte.
Banca i serveis financers
Scoring de risc, detecció de frau, previsió de morositat i anàlisi de cartera, amb els requisits de traçabilitat i explicabilitat propis d'un entorn regulat.
Energia
Previsió de demanda i de preus en mercats majoristes, optimització de la contractació i anàlisi de l'impacte de variables meteorològiques i regulatòries.
Mitjans i distribució
Previsió d'audiència i de consum, optimització de preus i inventari publicitari, i models de rotació i reposició en punt de venda.
Metodologia de treball
Definició de l'objectiu de negoci
Determinem quina decisió es pretén millorar, amb quina periodicitat s'adopta i quins indicadors permetran avaluar l'aportació del model.
Preparació de les dades
Consolidem les fonts d'informació, homogeneïtzem els criteris i construïm l'històric sobre el qual s'entrenarà el model.
Entrenament i validació
Avaluem diferents enfocaments i seleccionem el que acredita millor rendiment sobre dades independents, documentant les mètriques obtingudes.
Integració i seguiment
Incorporem el model al flux de treball i establim la monitorització i les revisions periòdiques que mantenen el seu rendiment en el temps.
FAQs
Preguntes freqüents sobre analítica predictiva
Quines dades es necessiten per desenvolupar un model predictiu?
Treballem amb la informació que l'organització ja genera: històric de vendes, operacions, clients o registres operatius, complementada quan escau amb fonts externes de mercat. En la fase inicial determinem quina informació resulta rellevant per a l'objectiu plantejat.
Com s'acredita la fiabilitat del model?
Mitjançant validació sobre períodes històrics independents de l'entrenament i comparació amb el procediment vigent a l'organització. Les mètriques obtingudes es documenten i es revisen de forma conjunta abans de la posada en producció.
Treballeu amb dades repartides entre diferents sistemes?
Sí. La consolidació i integració de fonts forma part habitual de l'abast del projecte, incloses les dades procedents de fulls de càlcul, sistemes heretats i aplicacions sectorials.
Qui adopta la decisió final?
El model emet una recomanació i la decisió correspon a l'organització. Els desenvolupaments incorporen els controls, els límits i el registre d'actuacions necessaris per mantenir la governança sobre el procés.
S'inclou el manteniment del model?
Sí. Establim les mètriques de seguiment i el calendari de revisió que corresponen a cada cas, i assumim les actualitzacions necessàries per mantenir el rendiment al llarg del temps.
Com s'integren les previsions als nostres sistemes?
Les previsions s'entreguen en el format que resulti operatiu per a l'organització: quadres de comandament, integració directa a l'ERP o el CRM, o accés mitjançant API per al seu consum des de les eines existents. La integració forma part de l'abast del projecte.
ALS Innovation
Indica'ns quina decisió de gestió vols fonamentar millor i de quina informació disposes. Analitzarem l'enfocament més adequat per al teu cas.